Management strategy evaluation of stored grain using global sensitivity analysis: Part II – allowable maximum variations of temperatures and moisture contents of hemp seeds and durum wheat
Notice bibliographique
Résumé
To avoid spoilage of stored grain, the allowable maximum variations of temperatures and moisture contents of different grain types should be characterized. Using the global sensitivity analysis method and procedure which were described in Part I, this study answered the following questions: what is the allowed maximum variation of grain moisture content when the average moisture content is at the recommended safe storage moisture content? What is the allowed maximum temperature variation? Whether should a large variation of initial germination be considered during the development of storage plan? Mathematical models published in literature for predicting germination reduction of hemp seeds and durum wheat were coded in Symbiology and Simulink for conducting more than 4000 simulations. Random and normal distributions of temperatures, moisture contents, and initial germinations were simulated. The simulated temperatures, moisture contents, and initial germinations were the same as that presented in Part I. The simulations concluded that hemp seeds were more sensitive to temperature than durum wheat and storing hemp seeds at ≥ 23 °C or storing wheat at ≥ 28 °C was a risk regardless of the moisture content. The storage risk level from high to low at the same condition was hemp seeds, canola, and durum wheat. The allowable maximum standard error of moisture content for one third of the safe storage time was 0.1 and 0.5 percentage point at any temperature for hemp seeds and durum wheat, respectively. Interaction effects between temperature and moisture content were more significant along with the increase of storage time. • Global SA and simulations were conducted to answer research questions. • The storage risk from high to low was hemp seeds, canola, and durum wheat. • The safe storage time of hemp seeds was significantly shorter than that of wheat. • Interaction effects were more significantly along with the increase of storage time. • Allowed moisture variation of hemp seeds and durum was 0.1 and 0.5; respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».